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SAG-Sep：稀疏增广图与洋葱引导搜索加速容量割分离
论文提出 SAG-Sep 分离器，单次编码前向即可为各车辆数层级打分节点归属，避免迭代式预测-粗化推理，并配合免训练解码器 Onion-Sweep 输出嵌套割候选。在 N=1000 的 NeuralSEP 基准上平均根间隙降低 17.7%，单次神经分离提速约 30 倍。
arXiv cs.LG3 天前
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论文提出 SAG-Sep 分离器，单次编码前向即可为各车辆数层级打分节点归属，避免迭代式预测-粗化推理，并配合免训练解码器 Onion-Sweep 输出嵌套割候选。在 N=1000 的 NeuralSEP 基准上平均根间隙降低 17.7%，单次神经分离提速约 30 倍。